Устранение ошибки minFactor при использовании nls в R - PullRequest
Новая
       81

Устранение ошибки minFactor при использовании nls в R

0 голосов
/ 23 ноября 2018

Я запускаю nls модели в R на нескольких разных наборах данных, используя самозапускающуюся функцию кривой роста Вейбулла, например, 

MOD <- nls(Response ~ SSweibull(Time, Asym, Drop, lrc, pwr), data = DATA)

С такими данными он работает, как и ожидалось: 

GOOD.DATA <- data.frame("Time" = c(1:150), "Response" = c(31.2, 20.0, 44.3, 35.2, 
31.4, 27.5, 24.1, 25.9, 23.3, 21.2, 21.3, 19.8, 18.4, 17.3, 16.3, 16.3,
16.6, 15.9, 15.9, 15.8, 15.1, 15.6, 15.1, 14.5, 14.2, 14.2, 13.7, 14.1,
13.7, 13.4, 13.0, 12.6, 12.3, 12.0, 11.7, 11.4, 11.1, 11.0, 10.8, 10.6,
10.4, 10.1, 11.6, 12.0, 11.9, 11.7, 11.5, 11.2, 11.5, 11.3, 11.1, 10.9,
10.9, 11.4, 11.2, 11.1, 10.9, 10.9, 10.7, 10.7, 10.5, 10.4, 10.4, 10.3,
10.1, 10.0, 9.9, 9.7, 9.6, 9.7, 9.6, 9.5, 9.5, 9.4, 9.3, 9.2, 9.1, 9.0,
8.9, 9.0, 8.9, 8.8, 8.8, 8.7, 8.6, 8.5, 8.4, 8.3, 8.3, 8.2, 8.1, 8.0,
8.0, 8.0, 7.9, 7.9, 7.8, 7.7, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5,
7.4, 7.4, 7.3, 7.2, 7.2, 7.1, 7.1, 7.0, 7.0, 6.9, 6.9, 6.8, 6.8, 6.7,
6.7, 6.6, 6.6, 6.5, 6.5, 6.4, 6.4, 6.4, 6.3, 6.3, 6.2, 6.2, 6.2, 6.1 
6.1, 6.1, 6.0, 6.0, 5.9, 5.9, 5.9, 5.9, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8,
5.8, 5.7))

Но с этим набором данных: 

BAD.DATA <- data.frame("Time" = c(1:150), "Response" = c(89.8, 67.0, 
51.4, 41.2, 39.4, 38.5, 34.3, 30.9, 29.9, 34.8, 32.5, 30.1, 28.5, 27.0,
26.2, 24.7, 23.8, 23.6, 22.6, 22.0, 21.3, 20.7, 20.1, 19.6, 19.0, 18.4,
17.9, 17.5, 17.1, 23.1, 22.4, 21.9, 23.8, 23.2, 22.6, 22.0, 21.6, 21.1,
20.6, 20.1, 19.7, 19.3, 19.0, 19.2, 18.8, 18.5, 18.3, 19.5, 19.1, 18.7,
18.5, 18.3, 18.0, 17.7, 17.5, 17.3, 17.0, 16.7, 16.7, 16.9, 16.6, 16.4,
16.1, 15.9, 15.8, 15.6, 15.4, 15.2, 15.0, 14.8, 14.7, 14.5, 14.4, 14.2,
14.0, 13.9, 13.7, 13.6, 15.4, 15.2, 15.1, 15.0, 14.9, 14.7, 14.6, 14.5,
14.4, 14.3, 14.4, 14.2, 14.1, 14.0, 13.8, 13.7, 13.6, 13.5, 13.4, 13.2,
13.3, 13.2, 13.1, 13.0, 12.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.5, 12.5, 12.4, 12.3,
12.2, 12.1, 12.1, 11.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.5, 12.4, 14.2, 14.1, 14.0,
14.1, 14.0, 13.9, 13.8, 13.7, 13.7, 13.6, 13.5, 13.4, 13.3, 13.3, 13.2,
13.1, 13.0, 12.9, 12.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.5,
12.5, 12.4, 12.3, 12.2))

Я получаю ошибку; 

Error in nls(y ~ cbind(1, -exp(-exp(lrc) * x^pwr)), data = xy, algorithm = "plinear",
  : step factor 0.000488281 reduced below 'minFactor' of 0.000976562

Включив аргумент control, я могу изменить minFactor дляGOOD.DATA: 

MOD <- nls(Response ~ SSweibull(Time, Asym, Drop, lrc, pwr), data = GOOD.DATA, 
control = nls.control(minFactor = 1/4096))

Но модель все равно работала без ошибок.С BAD.DATA и несколькими другими наборами данных, включая control, ничего не происходит, и я просто получаю то же сообщение об ошибке.

Вопросы

  1. Как я могу изменить minFactor для BAD.DATA?

  2. Что является причиной ошибки?(то есть что такое в наборе данных, который вызывает ошибку?)

  3. Будет ли изменение minFactor разрешать эту ошибку, или это одно из неясных сообщений об ошибках R, и оно фактически указываетдругая проблема?

1 Ответ

0 голосов
/ 23 ноября 2018

Кажется, опция control не работает в вашем случае, так как код прерывается на getInitial во время самостоятельного запуска, то есть перед использованием предоставленных вами параметров control.Одним из способов было бы попытаться указать некоторые начальные параметры вместо простого запуска.Для nls часто бывает так, что игра с начальными параметрами приведет к его изменению или изменению, хотя не совсем точно для конкретного случая Вейбулла, но он должен быть таким же.

Чтобы увидеть, что вы не пришли к фактическому control, вы можете попробовать с nls.control(printEval = T) и увидеть, что нет печати.

...